Обязанности:

- Проектировать и развивать RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация;

- Строить и оркестрировать агентов: tool-calling, function calling, циклы агентов, интеграция с внешними системами;

- Выкатывать LLM- и NLP-сервисы в прод как REST-сервисы (FastAPI/KServe), обеспечивать отказоустойчивость и наблюдаемость;

- Работать с батч-пайплайнами (Airflow/Argo, PySpark);

- Настраивать оценку качества RAG/агентов и регрессионные тесты ответов;

- Сопровождать модели в Kubernetes: деплой, мониторинг, алерты.

Требования:

- От 2 лет опыта коммерческой разработки на Python + реальный опыт с RAG/агентами;

- Знание Python 3.10+ на уровне уверенного бэкенда: asyncio, pydantic, FastAPI, тесты;

- Опыт построения RAG-пайплайнов: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация;

- Навыки работы с векторными БД (Qdrant, Milvus, FAISS, pgvector — хотя бы одна);

- Оркестрация агентов: LangGraph / LlamaIndex / собственные циклы, tool-calling;

- Промпт-инжиниринг, работа с контекстом, борьба с галлюцинациями;

- Оценка качества RAG/агентов: метрики ретрива, groundedness, evals;

- Опыт Внедрение ML-моделей как сервисов (FastAPI/KServe, Seldon) Kubernetes, Docker, Helm, Jenkins (CI/CD), Git, code review Kafka, Airflow и/или Argo Workflows MLflow (эксперименты, реестр моделей).

Условия:

- Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;

- Удаленный формат работы;

- Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;

- Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;

- Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий;

- Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.